electricsheepasia/asia-ilo-cld-xsna-sex-age-geo-rt-share-of-children-engaged-in-economic-activity-by

该数据集包含亚洲27个国家从1996年至2025年的儿童参与经济活动比例数据，具体指标为“按性别、年龄和城乡地区划分的儿童参与经济活动比例（%）”。数据集共有1652条观测记录，数据来源于国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，通过API获取并过滤至亚洲国家。数据集为表格格式，涵盖分类、时间序列预测等任务，使用CC-BY-4.0许可证。数据包括国家代码、国家名称、数据来源、指标代码、指标名称、性别分类、年龄分类、地区类型、观测年份、观测值、观测状态及相关注释等字段。数据以年频率发布，部分指标可能包含月度或季度序列，但本数据集仅包含年度数据。当同一国家×年份存在多个数据来源时，使用ILO选择的“最佳来源”。数据还提供了数据质量注意事项和使用示例，方便研究人员和开发者进行过滤、时间序列分析和矩阵转换。This dataset contains 1,652 observations of child labour data across 27 Asia countries, spanning 1996–2025, covering 1 distinct indicator: Share of children engaged in economic activity by sex, age and rural / urban areas (%). The data is sourced from the International Labour Organization (ILO) ILOSTAT database, pulled via the REST API and filtered to Asia ISO3 country codes. It is a tabular dataset suitable for tasks like tabular classification, regression, and time-series forecasting, licensed under CC-BY-4.0. The dataset includes columns such as country code, country name, source, indicator code, indicator name, sex disaggregation, age classification, area type, observation year, observed value, observation status, and related notes. Data is annual frequency, with the ILO-selected best source used when multiple sources exist for the same country×year. It also provides data quality caveats and usage examples for filtering, time-series analysis, and pivoting to country × year matrices.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自国际劳工组织（ILO）的ILOSTAT数据库，专注于亚洲地区儿童参与经济活动的比例统计。数据通过ILOSTAT REST API直接抓取，筛选出27个亚洲国家的ISO3代码，并整合了1996年至2025年间共计1,652条观测记录。ILO依据国际劳动统计学家会议（ICLS）的定义对原始调查微观数据进行统一协调，同时保留数据来源标识以确保可追溯性。数据集由Electric Sheep Asia重新打包，以结构化表格形式呈现，便于后续分析。

特点

数据集的核心特色在于其多维度的细粒度分解。观测值按性别（男性、女性、总体）、年龄组（如5-17岁）及地理区域（国家或城乡）进行划分，提供了丰富的分类变量。每个观测均包含观测值、状态标志及注释信息，便于用户评估数据质量。数据集覆盖了从巴基斯坦、印度到蒙古、越南等27个亚洲国家，时间跨度近三十年，为研究亚洲地区童工现象的长期趋势与区域差异提供了宝贵的时间序列资料。

使用方法

用户可通过HuggingFace的`datasets`库便捷加载数据，例如使用`load_dataset("electricsheepasia/asia-ilo-cld-xsna-sex-age-geo-rt-share-of-children-engaged-in-economic-activity-by")`命令即可获取训练集。加载后，数据可转化为Pandas DataFrame进行进一步操作。典型用法包括按国家筛选以进行国别分析、按时间排序进行时间序列可视化，或通过数据透视表构建国家×年份的矩阵，从而高效地探索特定指标在亚洲范围内的动态变化。

背景与挑战

背景概述

童工问题作为全球劳动力市场治理的核心议题，长期受到国际劳工组织（ILO）的高度关注。该数据集由ILO统计数据库ILOSTAT于2025年整理发布，经Electric Sheep Asia重新打包后呈现于HuggingFace平台，聚焦亚洲27个国家1996至2025年间儿童参与经济活动的比例。数据集涵盖1652条观测记录，按性别、年龄及城乡区域进行细致分层，为量化分析亚洲地区童工现象的时空演变提供了标准化、机器可读的开放资源。其研究核心在于利用统一指标框架（CLD_XSNA_SEX_AGE_GEO_RT）揭示发展中国家童工参与率的结构性差异，对推动联合国可持续发展目标（SDG）中体面劳动与经济增长议题的实证研究具有显著支撑作用，亦为政策制定者评估干预措施效果提供了宝贵的数据基础。

当前挑战

该数据集所应对的领域挑战在于：童工现象的隐蔽性与跨国统计口径的非统一性，使得传统调研难以获得跨时空可比的精确量化结果。ILOSTAT通过协调各国劳动力调查数据并采用国际劳工统计学家会议（ICLS）定义，虽部分解决了可比性问题，但数据构建过程中仍面临多重困难：首先，各国调查年份、频率及方法存在显著差异（如巴基斯坦有162条记录而也门仅72条），导致数据结构稀疏且时序不连续；其次，观测值附有“序列中断”、“初步数据”等状态标记，反映了方法论修订或数据源变更带来的潜在偏差；最后，城乡与性别分层数据在多国存在大量缺失，限制了交叉分析的完整性。这些挑战要求研究者在利用该数据时，需审慎处理数据质量标注、进行时间序列的断点校正，并注意样本覆盖不均带来的外推局限性。

常用场景

经典使用场景

在儿童劳动经济学与可持续发展目标（SDGs）监测领域，该数据集被广泛用于量化亚洲地区儿童参与经济活动的比例与时空分布特征。研究者通常利用其按性别、年龄及城乡维度划分的微观数据，构建面板回归模型或空间计量模型，以揭示儿童劳动率在近三十年间的演变轨迹与区域异质性。其经典用法涵盖从单一国家的时间序列趋势分析，到多国横向比较的聚类研究，为理解经济发展阶段、教育普及程度与童工现象之间的内在关联提供了可靠的数据基础。

实际应用

在实际应用层面，该数据集成为国际组织、政府机构及非政府组织进行童工问题态势感知与政策效果评估的重要工具。各国劳工部门可借助其按年份与地域分列的指标，监控本国童工治理进展是否契合ILO第182号公约的全球承诺。发展机构亦可基于此数据集筛选高优先级干预区域，优化资源配置，并通过持续的时间序列更新检验扶贫、教育扩招等政策在减少儿童经济参与方面的实际成效。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出多项具有影响力的学术与实践工作。其中，基于ILOSTAT数据的跨国童工驱动力研究被广泛运用于《全球童工趋势报告》等权威出版物中，为国际政策对话提供实证支撑。此外，该方法论启发了研究者利用类似分层抽样数据构建机器学习预测模型，评估童工风险的动态变化。数据集的标准化打包格式亦促进了与亚洲教育、健康等社会指标数据集的联合分析，催生了跨领域的综合脆弱性指数构建工作。